先看一下GPT-2的模型结构相关的数据吧: 训练数据是8百万的web页面; 15亿参数; 是对GPT-1的直接的Scaling Law,差不多直接10倍了参数与训练数据; 放出来的参数版本有117M, 355M, 774M与1.5B, 也就是下面这个规模的 另外就是不同规模的参数对应的EmbeddingSize也是不一样的 简单训练 git clone https://git...
GPT-2 是使用「transformer 解码器模块」构建的，而 BERT 则是通过「transformer 编码器」模块构建的。我们将在下一节中详述二者的区别，但这里需要指出的是，二者一个很关键的不同之处在于：GPT-2 就像传统的语言模型一样，一次只输出一个单词（token）。下面是引导训练好的模型「背诵」机器人第一法则的例子：这...
Setting ds_accelerator tocuda(auto detect)using world size:1and model-parallel size:1>using dynamic loss scaling>initializing model parallelwithsize1PretrainGPT2modelarguments:pretrained_bert...False attention_dropout...0.1num_attention_heads...16hidden_size...1024intermediate_size...None num_layers...
d_model) def split_heads(self, x): "return shape [`batch`, `head`, `sequence`, `features`]" new_shape = x.size()[:-1] + (self.n_head, x.size(-1)//self.n_head) x = x.view(*new_shape) return x.permute(0, 2, 1, ...
Model Overview def model(hparams, X, past=None, scope='model', reuse=tf.AUTO_REUSE): 模型的输入信息分两种:X和past,X是语言模型的输入,past是已生成上文的状态,实作分四种情况: 训练时,X为一组训练数据[2],past为空。 条件生成初始阶段,X为条件语句,past为空 无条件生成初始阶段,X为[end],past为...
第一部分:GPT-2 和语言建模 首先,究竟什么是语言模型(language model)? 何为语言模型 简单说来,语言模型的作用就是根据已有句子的一部分,来预测下一个单词会是什么。最著名的语言模型你一定见过,就是我们手机上的输入法,它可以根据当前输入的内容智能推荐下一个词。
python -m torch.distributed.launch $DISTRIBUTED_ARGS ./pretrain_gpt2.py \ $GPT2_ARGS \ $OUTPUT_ARGS \ --save $CHECKPOINT_PATH \ --load $CHECKPOINT_PATH \ --data-path $DATA_PATH \ --model-parallel-size $MP_SIZE \ --DDP-impl torch ...
接下来就可以使用bash scripts/pretrain_gpt2.sh来启动训练了。给一些训练日志出来: Setting ds_accelerator to cuda (auto detect) using world size: 1 and model-parallel size: 1 > using dynamic loss scaling > initializing model parallel with size 1 Pretrain GPT2 model arguments: pretrained_bert ....
发布文件里面包含一个约300行的GPT模型定义（文件名：model.py），可以选择从OpenAI加载GPT-2权重。还有一个训练模型PyTorch样板（文件名：train.py），同样也是300多行。作者补充道，代码并不难，很容易就能满足大家需求——无论是从头开始训练新模型，还是基于预训练进行微调（目前可用的最大模型为1.3B参数的GPT-...
DialoGPT扩展了GPT-2来应对对话神经响应生成(conversational neural response generation model)遇到的挑战。神经响应生成是文本生成的子问题,任务是迅速生成自然的文本(与训练文本不一致)。人类对话包含了两个对话者的竞争目标,潜在的响应(回复)更加多样化。因此,相比于其他文本生成的任务,对话模型提出了一个更大的一对多的...